AI如何重塑智库研究的底层逻辑和知识生产模式——综研院成功举办AI赋能研究分享讨论会

多客科技

作者：微信文章
# 导语：

在这个“百年未有之大变局”的时代，人工智能的浪潮已不再是简单的工具更迭，而是一场颠覆性的科学革命。当技术以前所未有的速度重塑各行各业，传统智库究竟是面临历史性的发展机遇，还是严峻的生存危机？为积极拥抱智能革命、探索智库业务的新形态，在原招商局集团董事、综研院副理事长胡政的倡议下，院工会于近日成功举办了“AI赋能研究分享讨论会”。院领导及多位一线研究骨干齐聚一堂，围绕“AI如何重塑智库研究的底层逻辑和知识生产模式”这一核心主题，共话AI时代智库的生存之道与价值重塑。



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破局之思：重构智库的四大新角色

会议伊始，胡政副理事长以《智库生存遇上智能革命》为题作了开场主旨分享。他敏锐地指出，AI在知识储备、处理效率、咨询成本以及“情绪价值”上，正全面冲击着传统智库的业务模式。他坦言，如今智库面对的已不仅是“发展”问题，更是迫在眉睫的“生存”问题和颠覆性的挑战，他呼吁智库从业者必须全面转型，并提出了四个极具前瞻性的角色定位——应当从传统的“方案制作者”，转变为咨询场景的提供者、咨询方案的审核者、咨询实践的陪伴者以及咨询业务的合作者。

随后，刘国宏院长高度评价了胡政副理事长的精彩分享，指出这不仅是行业挑战，更是抛给所有智库研究人员的“重大历史命题”，并鼓励全体同仁在实战中寻找破局的答案。

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先锋探索：专业智能体的“从0到1”

在AI工具的应用探索上，院资深研究员、物流所原所长王国文博士分享了他将通用大模型转化为专业领域生产力的前沿实践。其中，他利用AI进行供应链模型训练，共三个阶段：从最初的简单对话生成全英文书稿并实现精准翻译，到进一步将长达四五百页的供应链管理流程标准“喂”给AI，最终成功打造出全球首个聚焦该领域的专属智能体（Agent）——“供应链先知”。不仅如此，通过持续的模型迭代，AI已经能够自动生成极具逻辑架构的业务流程图。他指出，未来智库研究人员不仅需要使用AI，而应每人配备专属智能体，让AI深度参与到研究流程的设计与再造中去。

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实战锋芒：智库全场景的AI赋能

在实战分享环节，院三位青年研究骨干分别从信息汲取、报告写作和成果输出三个维度，展示了AI如何深度重塑智库调研的每一个环节。

（一）从“信息搬运”到“洞察创造”

面对陌生领域调研时常遭遇的“信息眩晕症”，通证中心主任李恩汉博士提出要将“大海捞针”式的搜索转变为自上而下的“结构化吸纳”。他展示了如何通过RAG（检索增强）技术穿透政策迷雾，快速生成多维度的政策对比矩阵。针对行业痛点，重点分享了降低AI“幻觉”的核心策略与实操技巧。此外，他特别强调，AI时代智库研究人员真正的护城河不再是单纯的专业技能，而是“品味”。他呼吁大家要利用AI提升效率后重获的闲暇时间去夯实内功、提升品味，把“诗外的功夫”做足，从而实现从单一专才向跨界通才的蜕变。

（二）基于“上下文工程”的人机协同

金融所研究员陈材杰将智库研究人员与AI的关系生动定义为“领导与超级下属”——AI拥有算力与知识，而人则掌握着研究经验（Know-how）以及甲方真实诉求。为了克服大模型在复杂任务中容易出现的“注意力涣散”和“内存不足”缺陷，他引入了“上下文工程”理念，即通过将庞杂的研究课题拆分为多个“子项目”、利用AI高效整理调研纪要、建立高质量范例库，并输入高度结构化的提示词，精准地指挥AI生成高质量的研究报告，极大地提升了文本工作的效率与深度。

（三）厚积薄发的可视化“升维”表达

如果说课题调研是“把书读厚”，成果输出则是“把书读薄”。城市化所研究员陈嘉壘的分享聚焦于如何利用AI进行成果可视化的输出，更高效、精准地“把书读薄”。他指出，在有限的汇报时间内，AI可视化是传递核心信息的利器。他现场演示了如何利用各类AI工具一键提取长文本生成多维对比表格、搭建投资测算的初始Excel逻辑框架、生成Mermaid代码逻辑图，以及通过精确的控制提示词快速生成并排版高质量的PPT文档。他认为，AI应当成为智库研究人员个人能力与视觉表达的强力放大器。

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深度探讨：寻找智库未来的“生存点”

由具体的工具“应用之术”转向智库的“生存之道”，院领导们结合行业趋势，对AI时代研究院的战略方向进行了深度剖析——

原院长樊纲指出，虽然AI掌握了极其庞大的数据，但它拥有的本质上是“过去的知识”。因此，智库要在竞争中取胜并保持议价能力，核心生存点在于“新意”与“独到”。只有不断创新，提出AI无法简单生成的独到见解，才是研究人员真正的护城河。

常务副院长郭万达对团队的高效实践表示赞赏，并提出明确建议，智库团队必须立刻行动起来，构建属于自己的知识库与智能体。通过将前端繁琐的资料收集和基础报告撰写交给AI，研究人员可以把节省下来的精力集中在价值审核与核心对策的打磨上。

副院长曲建深刻剖析了AI应用的三个阶段。他认为，我们目前在检索增强（RAG）阶段已走在前列，但未来的巨大机遇在于“数据物理化”。当智库能为政策研究与咨询应用场景找到准确的数学物理模型公式，就能从传统的“报告模式”昂首迈入更具发展潜力的“陪伴模式”，与客户实现长期价值共创。

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圆桌交流：拥抱技术，创新模式

在随后的开放讨论环节中，与会研究人员展开了热烈探讨。大家就如何将传统的产业规划从“墙上挂的报告”升级为动态调校的“算法与软件系统”提出了创新构想。同时，也有研究员结合“杰文斯悖论”[1]指出，AI带来研究效率提升与成本下降后，反而可能会激活以往下沉市场中大量未被满足的咨询需求，催生出更广阔的市场空间。

刘国宏院长在总结时表示，面对智库传统研究与咨询业务受到的冲击，综研院不仅要优化生产力，更要推动业务模式的创新。从单纯提供课题研究咨询服务，向提供标准化产品、算法软件及专属智能体转变，这将是研究院把握时代机遇的关键。

正如樊纲院长在会上所言：“一方面我们要学会用AI，另一方面我们要思考怎么去做AI做不到的事情，这才是我们的生存之道。”面对智能革命的大潮，综研院将继续秉持创新基因，驾驭工具，重塑研究全流程，以更敏锐的洞察和更高效的专业服务，为国家经济社会发展与高端智库建设贡献更大力量！

[1] 杰文斯悖论由19世纪经济学家杰文斯提出，指的是随着技术效率的提高（如蒸汽机效率提升），资源的消耗量（如煤炭）不仅没有减少反而增加。